Do Colonic Mucosal Tumor Necrosis Factor Alpha Levels Play a Role in Diverticular Disease? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Diverticular disease (DD) is the most frequent condition in the Western world that affects the colon. Although chronic mild inflammatory processes have recently been proposed as a central factor in DD, limited information is currently available regarding the role of inflammatory cytokines, such as tumor necrosis factor-alpha (TNF-α). Therefore, we conducted a systematic review and meta-analysis aiming to assess the mucosal TNF-α levels in DD. We conducted a systematic literature search using PubMed, Embase, and Scopus to identify observational studies assessing the TNF-α levels in DD. Full-text articles that satisfied our inclusion and exclusion criteria were included, and a quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The principal summary outcome was the mean difference (MD). The results were reported as MD (95% confidence interval (CI)). A total of 12 articles involving 883 subjects were included in the qualitative synthesis, out of which 6 studies were included in our quantitative synthesis. We did not observe statistical significance related to the mucosal TNF-α levels in symptomatic uncomplicated diverticular disease (SUDD) vs. the controls (0.517 (95% CI -1.148-2.182)), and symptomatic vs. asymptomatic DD patients (0.657 (95% CI -0.883-2.196)). However, the TNF-α levels were found to be significantly increased in DD compared to irritable bowel disease (IBS) patients (27.368 (95% CI 23.744-30.992)), and segmental colitis associated with diverticulosis (SCAD) vs. IBS patients (25.303 (95% CI 19.823-30.784)). Between SUDD and the controls, as well as symptomatic and asymptomatic DD, there were no significant differences in the mucosal TNF-α levels. However, the TNF-α levels were considerably higher in DD and SCAD patients than IBS patients. Our findings suggest that TNF-α may play a key role in the pathogenesis of DD in specific subgroups and could potentially be a target for future therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».